实现可见光/微光、红外图像基于RGB颜色模型彩色融合matlab代码,且可见光的图像名为"可见光.jpg",红外图像的图像名为"红外.jpg"。将可见光图像和红外图像转化为灰度图像的函数为im2gray,并在代码开头加上clc;clear;并最终需要输出伪彩色结果图

时间: 2024-04-30 20:18:11 浏览: 8
以下是基于RGB颜色模型的彩色融合matlab代码,实现可见光/微光、红外图像的融合: ```matlab clc; clear; % 读取可见光和红外图像 vis_img = imread('可见光.jpg'); ir_img = imread('红外.jpg'); % 转换为灰度图像 vis_gray = im2gray(vis_img); ir_gray = im2gray(ir_img); % 对红外图像进行直方图均衡化 ir_eq = histeq(ir_gray); % 归一化可见光和红外图像 vis_norm = double(vis_gray) / double(max(max(vis_gray))); ir_norm = double(ir_eq) / double(max(max(ir_eq))); % 彩色融合 fused_img = zeros(size(vis_img)); fused_img(:, :, 1) = vis_norm; fused_img(:, :, 2) = (vis_norm + ir_norm) / 2; fused_img(:, :, 3) = ir_norm; % 显示伪彩色结果图 imshow(fused_img); ``` 注意,由于红外图像的灰度值范围比较窄,为了增加对比度,代码中对红外图像进行了直方图均衡化处理。可以根据实际需要进行调整。
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实现可见光/微光、红外图像基于空间域特征灰度融合matlab代码

以下是一个基于空间域特征灰度融合的可见光/红外图像融合的 Matlab 代码示例: ```matlab % 读取可见光图像和红外图像 visible = imread('visible.jpg'); infrared = imread('infrared.jpg'); % 将图像转换为灰度图 visible = rgb2gray(visible); infrared = rgb2gray(infrared); % 对可见光图像和红外图像进行直方图均衡化 visible = histeq(visible); infrared = histeq(infrared); % 计算可见光图像和红外图像的梯度幅值和梯度方向 [visible_grad_mag, visible_grad_dir] = imgradient(visible); [infrared_grad_mag, infrared_grad_dir] = imgradient(infrared); % 计算空间域特征灰度融合权重 w = visible_grad_mag ./ (visible_grad_mag + infrared_grad_mag); % 将可见光图像和红外图像按照权重进行融合 fused = w .* double(visible) + (1 - w) .* double(infrared); fused = uint8(fused); % 显示融合后的图像 imshow(fused); ``` 需要注意的是,该代码仅供参考,具体的融合算法和参数需要根据实际情况进行调整。

实现可见光/微光、红外图像灰度融合matlab代码

以下是一个简单的可见光/红外图像灰度融合的Matlab代码示例: ```matlab % 读取可见光和红外图像 visible_image = imread('visible_image.jpg'); ir_image = imread('ir_image.jpg'); % 将可见光和红外图像转换为灰度图像 visible_gray = rgb2gray(visible_image); ir_gray = rgb2gray(ir_image); % 将红外图像灰度图像拉伸至与可见光灰度图像相同的范围 ir_stretched = imadjust(ir_gray, stretchlim(ir_gray), []); % 将可见光和红外图像灰度图像进行融合 fused_image = imfuse(visible_gray, ir_stretched, 'blend'); % 显示融合后的图像 imshow(fused_image); ``` 这个代码片段首先读取可见光和红外图像,然后将它们转换为灰度图像。接下来,使用 `imadjust` 函数将红外图像灰度图像拉伸到与可见光灰度图像相同的范围。最后,使用 `imfuse` 函数将可见光和红外图像灰度图像进行融合,最终结果被存储在 `fused_image` 变量中,并在屏幕上显示。

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